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产品经理相关题目
文生图大模型产品如何制定评估标准，并选择人审还是机审？
这题考文生图产品评估体系设计，回答要覆盖评估维度、样本集、人工与自动评估分工、标准迭代和上线 gate。
AI 产品经理与技术团队对项目实验方向有分歧时，如何沟通并做决策？
这题考 AI 产品经理面对实验方向分歧时的协作和决策能力，重点不是谁说服谁，而是把目标、假设、指标、约束和决策机制显性化。
AI 产品创新探索和业务落地可行性如何平衡？
这题考 AI 产品创新和落地可行性的平衡，回答要体现能力边界、用户场景、MVP、成本风险和分阶段验证。示例只能作为通用说明，不能当作来源事实。
同题还出现在 1 个公司岗位
大模型产品 badcase 标准如何制定，并区分产品、人审和外包评估？
这题考大模型产品 badcase 标准和评估归属。答案要讲失败 taxonomy、严重级别、rubric、采样校准、一致性、人审外包 QA，以及产品和模型迭代闭环。
为什么不直接采用 AI-native 自动化评估，如何判断它的适用边界？
这题考为什么不直接采用 AI-native 自动化评估，以及如何判断适用边界。答案要平衡自动化收益、judge 偏差、金标校准、高风险场景、人审和混合评估。
RAG 知识库来源和拆分逻辑应如何由产品目标定义？
这题考产品视角定义 RAG 知识来源和拆分逻辑。答案要从产品目标、权威来源、用户任务粒度、权限、新鲜度、生命周期、评测和 badcase 反馈展开，不能写成 PDF chunking 工程题。
同题还出现在 1 个公司岗位
点评类平台如何用 AI 评论理解同时提升 C 端体验和 B 端商家价值？
这题考点评类平台如何把海量 UGC 评论转成双边价值，回答重点是同时讲清 C 端决策体验、B 端经营改进、可信度和效果衡量。
AI 如何从海量用户评论中帮 B 端商家洞察经营亮点和服务短板？
这题考 AI 如何把海量用户评论转成 B 端商家能理解、能优先级排序、能落地改进的经营洞察，重点是洞察生成、行动闭环和可信评估。
AI 如何赋能本地生活榜单的生成、更新和个性化展示？
这题考 AI 如何参与本地生活榜单的生成、更新和个性化展示，重点是榜单生命周期、信号质量、用户匹配、更新机制和公信力。
AI 生成榜单时如何平衡算法客观性、编辑干预和榜单公信力？
这题考 AI 生成榜单中的信任治理，回答要说明算法客观性、人工编辑干预、透明解释和可审计机制如何一起维护榜单公信力。
AI 如何优化“附近适合 X 的 Y”这类本地生活长尾复杂需求的理解和匹配？
这题考 AI 如何理解“附近适合 X 的 Y”这类本地生活长尾需求，并把模糊场景转成可检索、可匹配、可解释的结果。
AI 如何识别新开业或小众优质商家的成长潜力？
这题考 AI 如何识别新开业或小众优质商家的成长潜力，回答重点是定义潜力、补足冷启动信号、小流量验证、商家成长机会和公平评估。
AIGC 周末出行短攻略或美食探店笔记功能如何快速设计 MVP 并上线测试？
这题考本地生活 AIGC 内容功能如何快速做 MVP 并上线测试，回答要覆盖场景选择、最小功能、质量安全、指标和迭代闭环。
从产品经理视角看，垂类大模型训练中能贡献哪些数据、场景、评测和业务闭环？
这题考产品经理在垂类大模型训练中的贡献边界，重点不是讲训练算法细节，而是讲场景定义、数据建设、评测体系和业务闭环。
如何教初学者与大模型交流并写出有效 Prompt？
这题考 AI 产品经理能否把 Prompt 教学设计成可上手的用户教育流程：先建立正确心智，再给结构化提问框架、示例练习、迭代反馈、结果验证和安全边界。
同公司岗位有 2 条面经记录
AIGC 画本产品如何保证角色、风格和场景一致性，ComfyUI 工作流、参考图、种子、ControlNet 和后处理分别起什么作用？
这题考 AIGC 产品经理是否理解图像生成一致性不是单靠提示词，而是由角色设定、参考资产、工作流编排、可控生成、种子复现、后处理和质量评估共同保证。
垂类大模型从通用模型到业务落地通常要经历哪些训练和迭代步骤？
垂类大模型不是把通用模型直接接入业务就结束，而是从业务任务定义、领域数据建设、模型适配训练、评测 badcase、灰度上线到反馈闭环的一整套工程化迭代。本题聚焦完整训练和落地链路，不是产品经理个人贡献分工。
大模型的“大”体现在哪些方面，如何从参数、数据、算力、上下文和能力边界理解？
大模型的“大”不能只理解为参数多，还包括训练数据规模和多样性、算力投入、上下文窗口、推理成本、多模态能力和复杂任务能力边界。规模扩大通常提升表示能力、泛化能力和复杂任务处理能力，但效果仍依赖数据质量、训练方法、对齐方式和任务分布。
什么业务适合用大模型，什么业务更适合用小模型，如何按复杂度、成本、延迟和风险做选型？
大模型和小模型选型不是按技术先进程度决定，而是按任务复杂度、开放性、质量收益、成本延迟和风险等级综合判断。复杂生成、多轮推理、开放问答适合大模型；标准分类、固定规则、高频低价值、低延迟任务更适合小模型、规则或传统算法。
DPO 是什么，和 SFT 在训练目标、数据形式和适用阶段上有什么区别？
SFT 和 DPO 都用于大模型训练后的对齐阶段，但目标不同。SFT 是让模型学习应该怎么回答的示范答案，DPO 是让模型学习同一问题下更偏好哪一个回答。SFT 更偏能力和格式学习，DPO 更偏偏好对齐、风格控制和质量排序。
同题还出现在 1 个公司岗位
RAG 产品出现 badcase 时，如何从知识库、检索、生成和反馈闭环提高效果？
RAG badcase 优化不能只调 Prompt，而要把问题拆成知识、检索、生成、反馈四层定位：先按严重度和归因分类，再用日志还原证据链，最后通过知识治理、召回重排、上下文组织、生成约束和用户反馈回流形成持续迭代闭环。
大模型产品中的知识库主要适合哪些应用场景，如何判断是否值得建设？
大模型产品中的知识库最适合解决高频、相对稳定、需要权威来源、可追溯引用的知识问答问题，例如客服问答、内部制度查询、SOP 操作指导、销售培训、产品手册和员工自助服务。判断是否值得建设，关键看知识是否结构化可维护、用户问题是否高频重复、答案是否需要一致和合规，以及上线后能否用命中率、解决率、转人工率、引用准确率和幻觉率来验证价值。
垂类大模型主要解决哪些通用大模型难以满足的业务问题，产品上如何判断投入价值？
垂类大模型主要解决通用大模型在特定行业里准确性不足、术语理解不深、流程规则不熟、合规约束不稳定、输出一致性不够的问题。产品上判断是否值得投入，不能只看模型效果，而要综合领域知识密度、错误成本、数据闭环、评测集、替代方案、ROI、成本、延迟和上线风险。
大语言模型的 next-token 预测过程是什么，输入 token、上下文、logits/概率分布和解码策略如何共同产生回答？
这题考 LLM 推理基本原理：候选人要能从 tokenization、Transformer 上下文建模、logits、softmax 概率和解码策略讲清楚回答是如何逐 token 生成的。
同题还出现在 1 个公司岗位
RAG 项目里的召回排序链路如何设计，Embedding 召回、粗排、重排和答案生成各自承担什么职责？
这题考 RAG 的工程链路设计：不是只接一个向量库，而是要把查询理解、混合召回、粗排、重排、上下文拼装、生成约束和评测闭环讲成一条可上线的检索增强系统。
同题还出现在 3 个公司岗位
AI 产品上线后，如何量化转化率、留存率等业务提升，并基于实验结果和业务数据调整迭代策略？
这题考 AI 产品上线后的业务归因和迭代能力。回答要把转化率、留存率等业务指标放进实验设计、指标树、因果验证、分群分析、成本收益和迭代决策里，而不是只说上线后看数据有没有涨。
设计 AI 驱动的个性化推荐系统时，如何在推荐准确性、实时性、计算成本和用户体验之间取舍？
这题考推荐系统产品经理的系统取舍能力。回答要把准确性、实时性、计算成本和用户体验放在同一个推荐链路里讨论，通过召回、粗排、精排、重排、缓存、降级和实验指标做分层决策，而不是简单说模型越准越好。
把大模型 API Demo 落地到真实业务时，产品经理应如何筛选需求、接入数据、评估效果，并控制工程化上线风险？
这题考把大模型 API Demo 从“能演示”推进到“能稳定服务真实业务”的产品落地能力。回答要覆盖需求筛选、业务数据接入、效果评估、灰度上线、成本延迟、模型不确定性和工程兜底，而不是只讲调用了某个模型接口。
AI 产品项目中，产品经理如何处理数据隐私、用户画像偏见和伦理风险，并把合规、评估与用户体验纳入方案？
这题考 AI 产品经理能否把隐私、偏见和伦理风险纳入产品方案，而不是把它们当成法务或算法团队的后置检查。回答要覆盖数据最小化、用户授权、画像偏差、公平性评估、解释与申诉、合规审计和体验设计。
美团外卖用 AI 优化配送路径时，产品经理如何设计实验来比较不同算法对履约效率、成本、稳定性和用户体验的影响？
这题考 AI 路径优化实验设计能力。回答重点是先做离线回放和仿真，再做受控线上实验；指标要同时覆盖履约效率、配送成本、稳定性、骑手与用户体验，并处理调度网络中的干扰效应和安全护栏。
为电商 AI 产品定义 KPI 时，产品经理如何选择点击率、转化率、留存、GMV、成本和体验护栏，并持续监控指标漂移？
这题考电商 AI 产品的指标体系和持续监控能力。回答不能只说点击率优化，而要建立从曝光、点击、转化、GMV、利润、留存、体验、成本到模型漂移的完整 KPI 框架，并说明如何发现和处理指标漂移。
判断一个 AI 产品是否具备可持续商业化能力时，应看哪些标准？
这题考 AI 产品商业判断。真正能赚钱的 AI 产品不只是模型效果强，而是能解决高价值任务、进入稳定工作流、效果可量化、交付成本可控、风险可管理，并且有清晰的付费主体和规模化路径。